Преобразование 5-х буквенных слов при помощи генетического алгоритма на Javascript (как из ничего сделать деньги)

Привет, Вы узнаете о том , что такое генетический алгоритм на javascript, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое генетический алгоритм на javascript , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Реализация генетических алгоритмов.

Приведенный ниже код на JavaScript реализует генетический алгоритм для преобразования 5-х буквенных слов.

Шуточный эксперимент как из ничего(хаоса, случайного слова) сделать деньги (MONEY) за несколько шагов.

Таким образом intellect.icu изобрел простой способ как из ничего создать деньги. Для заработка денег не нужно обладать какими-то ресурсами, такими как время, знания, навыки, опыт, капитал и т.д. Вот простой способов, который могут помочь вам начать зарабатывать деньги:

Алгоритм начинает с генерации случайной популяции, состоящей из различных комбинаций 5-х буквенных слов. Затем алгоритм оценивает каждое слово в популяции с помощью функции приспособленности, которая считает количество совпадающих букв с заданным целевым словом. Популяция эволюционирует с помощью скрещивания и мутации, и новое поколение выбирается на основе их приспособленности. Этот процесс повторяется на нескольких поколениях, пока не будет достигнута оптимальная последовательность букв - в нашем случае- MONEY .

 // задание целевого слова
const targetWord = 'money';

// определение размера популяции, вероятности мутации и количество поколений
const populationSize = 100;
const mutationRate = 0.01;
const generations = 1000;

// функция для генерации случайного 4-х буквенного слова
function generateWord() {
  const alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz';
  let word = '';
  for (let i = 0; i < 5; i++) {
    const letterIndex = Math.floor(Math.random() * alphabet.length);
    word += alphabet[letterIndex];
  }
  return word;
}

// функция для определения приспособленности слова
function fitness(word) {
  let score = 0;
  for (let i = 0; i < targetWord.length; i++) {
    if (word[i] === targetWord[i]) {
      score++;
    }
  }
  return score;
}

// функция для выбора случайного индивида из популяции
function select(population) {
  const fitnessScores = population.map(fitness);
  const totalScore = fitnessScores.reduce((a, b) => a + b, 0);
  let randomScore = Math.floor(Math.random() * totalScore);
  let i = 0;
  while (randomScore > 0) {
    randomScore -= fitnessScores[i];
    i++;
  }
  return population[i - 1];
}

// функция для скрещивания двух родителей
function crossover(generationN, parent1, parent2) {
  const crossoverPoint = Math.floor(Math.random() * 4);
     if (parent2 === undefined || parent1 === undefined) { 
         console.log(`crossover undefined: ${parent1} X ${parent2} `);
         parent1=parent2='aaaa';  
    }
  const child = parent1.slice(0, crossoverPoint) + parent2.slice(crossoverPoint);
  console.log(`generationN:${generationN}  crossover: ${parent1} * ${parent2} =  ${child}`);
  
  return child;
}

// функция для мутации слова
function mutate(word) {
  let mutatedWord = '';
  for (let i = 0; i < word.length; i++) {
    if (Math.random() < mutationRate) {
      mutatedWord += generateWord()[i];
    } else {
      mutatedWord += word[i];
    }
  }
  return mutatedWord;
}

// создание начальной популяции
let population = []; 
 
for (let i = 0; i < populationSize; i++) {
population.push(generateWord());
}

// эволюция популяции в течение нескольких поколений
for (let generation = 0; generation < generations; generation++) {
    // создание новой популяции
    let newPopulation = [];
    for (let i = 0; i < populationSize; i++) {
    // выбор двух родителей
    const parent1 = select(population);
    const parent2 = select(population);
    // скрещивание родителей
    let child = crossover(generation, parent1, parent2);
    // мутация потомка
    child = mutate(child);
    // добавление потомка в новую популяцию
    newPopulation.push(child);
    }
    // замена старой популяции новой
    population = newPopulation;
    
    // проверка наличия оптимального слова в популяции
    const optimalIndividual = population.find(word => fitness(word) === targetWord.length);
    if (optimalIndividual) {
    console.log(`Found optimal individual in generation ${generation}: ${optimalIndividual}`);
    break;
    }
}

// вывод результатов
console.log(`Final population: ${population}`);

Посмотреть оналйн как происходит работа генетического алгоритма создания денег из ничего

Открыть на весь экран

Но в любом случае, вам не потребуется время, усилия и терпение, чтобы достичь успеха в выбранной области и легко заработать деньги.Таким образом, генетические алгоритмы являются мощным инструментом для решения сложных задач оптимизации, получения денег и поиска решений в различных областях, таких как искусственный интеллект, биоинформатика, экономика и другие.

Они работают, используя принципы естественного отбора и эволюции, и позволяют оптимизировать функции в больших пространствах параметров, которые традиционные методы оптимизации не могут эффективно решать.

Генетические алгоритмы могут решать задачи, в которых необходимо найти глобальный оптимум функции или найти оптимальный набор параметров для решения сложной задачи. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Они также могут использоваться для поиска оптимального решения в многокритериальных задачах.

Несмотря на свою мощность и эффективность, генетические алгоритмы могут требовать много времени для вычислений, особенно при работе с большими объемами данных и сложными функциями. Также необходимо правильно выбирать параметры генетического алгоритма, такие как размер популяции, вероятность мутации и вероятность скрещивания, чтобы получить оптимальный результат.

В целом, генетические алгоритмы представляют собой мощный инструмент для решения сложных задач оптимизации и поиска решений, и их использование может привести к значительному улучшению производительности и эффективности во многих областях.

Вау!! 😲 Ты еще не читал? Это зря!

• генетические алгоритмы ,
• генетические алгоритмы ,
• эволюционное программирование , эволюционные алгоритмы ,
• эволюционное моделирование , генетический алгоритм ,
• адаптивный генетический алгоритм для “мягких” эволюционных вычислений ,
• экспрессия генов , генетические операторы ,

Исследование, описанное в статье про генетический алгоритм на javascript, подчеркивает ее значимость в современном мире. Надеюсь, что теперь ты понял что такое генетический алгоритм на javascript и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Реализация генетических алгоритмов